数据结构54:平衡二叉树(AVL树)
平衡二叉树,又称为 AVL 树。实际上就是遵循以下两个特点的二叉树:
- 每棵子树中的左子树和右子树的深度差不能超过 1;
- 二叉树中每棵子树都要求是平衡二叉树;
其实就是在二叉树的基础上,若树中每棵子树都满足其左子树和右子树的深度差都不超过 1,则这棵二叉树就是平衡二叉树。
图 1 平衡与不平衡的二叉树及结点的平衡因子
平衡因子:每个结点都有其各自的平衡因子,表示的就是其左子树深度同右子树深度的差。平衡二叉树中各结点平衡因子的取值只可能是:0、1 和 -1。
二叉排序树转化为平衡二叉树
为了排除动态查找表中不同的数据排列方式对算法性能的影响,需要考虑在不会破坏二叉排序树本身结构的前提下,将二叉排序树转化为平衡二叉树。
例如,使用上一节的算法在对查找表{13,24,37,90,53}
构建二叉排序树时,当插入 13 和 24 时,二叉排序树此时还是平衡二叉树:
图 2 平衡二叉树
当继续插入 37 时,生成的二叉排序树如图 3(a),平衡二叉树的结构被破坏,此时只需要对二叉排序树做“旋转”操作(如图 3(b)),
图 3 二叉排序树变为平衡二叉树的过程
当二叉排序树的平衡性被打破时,就如同扁担的两头出现了一头重一头轻的现象,如图3(a)所示,此时只需要改变扁担的支撑点(树的树根),就能使其重新归为平衡。实际上图 3 中的 (b) 是对(a) 的二叉树做了一个向左逆时针旋转的操作。
继续插入 90 和 53 后,二叉排序树如图 4(a)所示,导致二叉树中结点 24 和 37 的平衡因子的绝对值大于 1 ,整棵树的平衡被打破。此时,需要做两步操作:
- 如图 4(b) 所示,将结点 53 和 90 整体向右顺时针旋转,使本该以 90 为根结点的子树改为以结点 53 为根结点;
- 如图 4(c) 所示,将以结点 37 为根结点的子树向左逆时针旋转,使本该以 37 为根结点的子树,改为以结点 53 为根结点;
图 4 二叉排序树转化为平衡二叉树
做完以上操作,即完成了由不平衡的二叉排序树转变为平衡二叉树。
当平衡二叉树由于新增数据元素导致整棵树的平衡遭到破坏时,就需要根据实际情况做出适当的调整,假设距离插入结点最近的“不平衡因子”为 a。
- 单向右旋平衡处理:若由于结点 a 的左子树为根结点的左子树上插入结点,导致结点 a 的平衡因子由 1 增至 2,致使以 a 为根结点的子树失去平衡,
- 则只需进行一次向右的顺时针旋转,如下图这种情况:
图 5 单向右旋
- 单向左旋平衡处理:如果由于结点 a 的右子树为根结点的右子树上插入结点,导致结点 a 的平衡因子由 -1变为 -2,则以 a 为根结点的子树需要进行一次
- 向左的逆时针旋转,如下图这种情况:
图 6 单向左旋
- 双向旋转(先左后右)平衡处理:如果由于结点 a 的左子树为根结点的右子树上插入结点,导致结点 a 平衡因子由 1 增至 2,
- 致使以 a 为根结点的子树失去平衡,则需要进行两次旋转操作,如下图这种情况:
图 7 双向旋转(先左后右)
- 双向旋转(先右后左)平衡处理:如果由于结点 a 的右子树为根结点的左子树上插入结点,导致结点 a 平衡因子由 -1 变为 -2,
- 致使以 a 为根结点的子树失去平衡,则需要进行两次旋转(先右旋后左旋)操作,如下图这种情况:
图 8 双向旋转(先右后左)
在对查找表{13,24,37,90,53}
构建平衡二叉树时,由于符合第 4 条的规律,所以进行先右旋后左旋的处理,最终由不平衡的二叉排序树转变为平衡二叉树。
构建平衡二叉树的代码实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//分别定义平衡因子数
#define LH +1
#define EH 0
#define RH -1
typedef int ElemType;
typedef enum
{
false,
true
} bool;
// 定义二叉排序树
typedef struct BSTNode
{
ElemType data;
int bf; //balance flag
struct BSTNode *lchild, *rchild;
}*BSTree, BSTNode;
// 对以 p 为根结点的二叉树做右旋处理,令 p 指针指向新的树根结点
void R_Rotate(BSTree* p)
{
// 借助文章中的图 5 所示加以理解,其中结点 A 为 p 指针指向的根结点
BSTree lc = (*p)->lchild;
(*p)->lchild = lc->rchild;
lc->rchild = *p;
*p = lc;
}
// 对以 p 为根结点的二叉树做左旋处理,令 p 指针指向新的树根结点
void L_Rotate(BSTree* p)
{
// 借助文章中的图 6 所示加以理解,其中结点 A 为 p 指针指向的根结点
BSTree rc = (*p)->rchild;
(*p)->rchild = rc->lchild;
rc->lchild = *p;
*p = rc;
}
// 对以指针 T 所指向结点为根结点的二叉树作左子树的平衡处理,令指针 T 指向新的根结点
void LeftBalance(BSTree* T)
{
BSTree lc,rd;
lc = (*T)->lchild;
// 查看以 T 的左子树为根结点的子树,失去平衡的原因,如果 bf 值为 1 ,则说明添加在左子树为根结点的左子树中,需要对其进行右旋处理;
// 反之,如果 bf 值为 -1,说明添加在以左子树为根结点的右子树中,需要进行双向先左旋后右旋的处理
switch (lc->bf)
{
case LH:
(*T)->bf = lc->bf = EH;
R_Rotate(T);
break;
case RH:
rd = lc->rchild;
switch(rd->bf)
{
case LH:
(*T)->bf = RH;
lc->bf = EH;
break;
case EH:
(*T)->bf = lc->bf = EH;
break;
case RH:
(*T)->bf = EH;
lc->bf = LH;
break;
}
rd->bf = EH;
L_Rotate(&(*T)->lchild);
R_Rotate(T);
break;
}
}
// 右子树的平衡处理同左子树的平衡处理完全类似
void RightBalance(BSTree* T)
{
BSTree lc, rd;
lc = (*T)->rchild;
switch (lc->bf)
{
case RH:
(*T)->bf = lc->bf = EH;
L_Rotate(T);
break;
case LH:
rd = lc->lchild;
switch(rd->bf)
{
case LH:
(*T)->bf = EH;
lc->bf = RH;
break;
case EH:
(*T)->bf = lc->bf = EH;
break;
case RH:
(*T)->bf = EH;
lc->bf = LH;
break;
}
rd->bf = EH;
R_Rotate(&(*T)->rchild);
L_Rotate(T);
break;
}
} int InsertAVL(BSTree* T, ElemType e, bool* taller)
{
// 如果本身为空树,则直接添加 e 为根结点
if ((*T) == NULL)
{
(*T) = (BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));
(*T)->bf = EH;
(*T)->data = e;
(*T)->lchild = NULL;
(*T)->rchild = NULL;
*taller = true;
}
else if (e == (*T)->data) // 如果二叉树排序中已经存在e,则不做任何处理
{
*taller = false;
return ;
}
//如果 e 小于结点 T 的数据域,则插入到 T 的左子树中
else if (e < (*T)->data)
{
// 如果插入过程,不会影响树本身的平衡,则直接结束
if(!InsertAVL(&(*T)->lchild,e,taller))
return ;
// 判断插入过程是否会导致整棵树的深度 +1
if(*taller)
{
// 判断根结点 T 的平衡因子是多少,由于是在其左子树添加新结点的过程中导致失去平衡,所以当 T 结点的平衡因子本身为 1 时,需要进行左子树的平衡处理,
// 否则更新树中各结点的平衡因子数
switch ((*T)->bf)
{
case LH:
LeftBalance(T);
*taller = false;
break;
case EH:
(*T)->bf = LH;
*taller = true;
break;
case RH:
(*T)->bf = EH;
*taller = false;
break;
}
}
}
else // 同样,当e>T->data时,需要插入到以T为根结点的树的右子树种,同样需要和以上同样的操作
{
if(!InsertAVL(&(*T)->rchild, e, taller))
return ;
if (*taller)
{
switch ((*T)->bf)
{
case LH:
(*T)->bf = EH;
*taller = false;
break;
case EH:
(*T)->bf = RH;
*taller = true;
break;
case RH:
RightBalance(T);
*taller = false;
break;
}
}
}
return ;
}
// 判断现有平衡二叉树中是否已经具有数据域为 e 的结点
bool FindNode(BSTree root, ElemType e, BSTree* pos)
{
BSTree pt = root;
(*pos) = NULL;
while(pt)
{
if (pt->data == e)
{
// 找到节点,pos指向该节点并返回true
(*pos) = pt;
return true;
}
else if (pt->data>e)
{
pt = pt->lchild;
}
else
pt = pt->rchild;
}
return false;
}
//中序遍历平衡二叉树
void InorderTra(BSTree root)
{
if(root->lchild)
InorderTra(root->lchild); printf("%d ",root->data); if(root->rchild)
InorderTra(root->rchild);
} int main()
{
int i,nArr[] = {,,,,,,,,};
BSTree root = NULL, pos;
bool taller;
// 用 nArr查找表构建平衡二叉树(不断插入数据的过程)
for (i=; i<; i++)
{
InsertAVL(&root, nArr[i], &taller);
}
// 中序遍历输出
InorderTra(root);
// 判断平衡二叉树中是否含有数据域为 103 的数据
if(FindNode(root, , &pos))
printf("\n%d\n", pos->data);
else
printf("\nNot find this Node\n");
return ;
}
运行结果 Not find this Node
总结
使用平衡二叉树进行查找操作的时间复杂度为O(logn)
。在学习本节内容时,紧贴本节图示比较容易理解。
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